Mais da metade dos projetos de IA ficam apenas na fase piloto, revela IDC

Desafios na Implementação de Projetos de Inteligência Artificial

Um estudo global da IDC, encomendado pela Everpure, revela que mais da metade dos projetos de inteligência artificial (IA) desenvolvidos como prova de conceito não conseguem ser implementados em ambientes de produção. De acordo com a pesquisa, 54% dessas iniciativas não geram retorno sobre o investimento realizado.

Apesar do aumento nos investimentos em IA, muitas organizações ainda enfrentam dificuldades para transformar experimentos em aplicações operacionais. Um dos principais obstáculos identificados é a qualidade da base de dados necessária para suportar projetos em larga escala.

Importância da Qualidade dos Dados

O levantamento aponta que 94% das organizações consideram a qualidade dos dados como um fator crucial para o sucesso das iniciativas de IA. No entanto, 60% das empresas afirmam que sua infraestrutura de armazenamento precisa de melhorias significativas ou de uma modernização completa para lidar com as demandas da tecnologia.

A pesquisa também destaca obstáculos específicos para a adoção de IA agêntica. Questões de segurança foram mencionadas por 41% dos entrevistados, enquanto 39% citaram o acesso a dados em tempo real como uma barreira importante para a implementação.

Foco na Inovação e Infraestrutura

Os resultados indicam que muitas empresas estão investindo em inovação em inteligência artificial, mas não estão dedicando a mesma atenção à infraestrutura de dados necessária para levar essas soluções à produção. Problemas de prontidão e qualidade dos dados são apontados como as principais causas de atrasos nas iniciativas, superando a escassez de talentos e limitações tecnológicas.

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Além disso, 49% das organizações acreditam que melhorar o agendamento das cargas de trabalho de IA é fundamental para aumentar a utilização de GPUs. Outros 48% destacam a aceleração da entrega de dados pelas redes como essencial para otimizar o desempenho das aplicações de IA.

Conclusão sobre a Transformação em Resultados

Embora muitas empresas reconheçam o potencial da inteligência artificial, ainda enfrentam desafios para converter esse investimento em resultados concretos. O estudo enfatiza que o avanço na área depende de uma base de dados mais robusta, capaz de oferecer suporte seguro, rápido e confiável para as aplicações em produção.

Fonte por: It Forum